生成的config file在/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
最近使用了一下jupyter notebook搭配GPU服务器这套搭配，顿时打开了一个新天地，记录一下配置过程。
背景 Jupyter Notebook简介 Jupyter Notebook是一款开源的Web应用，类似于Web笔记本，我们可以使用它编写代码、公式、Markdown解释性文本和绘图，并且可以把创建好的文档进行分享。 Jupyter Notebook最为方便的功能在于其可以实时运行代码，并且返回代码段的运行结果，支持可视化、IDE等能力，大大提高了模型搭建和分析的效率。 目前已经广泛应用于数据处理、数据模拟、统计建模、机器学习等重要领域。 image.png 结合轻量云服务器的优点，我们可以实现快速开发
执行后会生成配置文件， ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
链接: https://ahmedbesbes.com/end-to-end-ml.html
Jupyter Notebook介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用，安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物，将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的 程序结合，提供新的、强大的服务。比如 Ruby REPL
编译 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 4 月 Python 热门文章推荐 1、用 Python 实现区块链的实用介绍 原文链接： http://ad
Anaconda 是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。简而言之，anaconda安装之后可以不必安装python，也无需再去额外安装所需要的各种包。
日常工作、学习中可能都会有小型工作站或者是服务器（云服务器）供大家使用，而且使用Python的频率也挺高的，那么通常都会有可能个人电脑性能有限、存储空间或者内存有限的情形，那么我们Jupyter notebook就能够发挥很大的作用，特别是在公司、学校、或者单位局域网的环境下，远程的延迟相对较小，使用Jupyter来做Python数据处理和绘图实在是不错的选择。远程端负责计算，个人电脑仅仅是一个编辑器的作用。对于一些云服务器，可能相应的端口管理会更加严格一些，但通过设置远程使用Jupyter基本都没有问题。其实，本文所提及的远程使用jupyter主要集中于Python的配置、安装、使用。各取所需，仅仅做简单推介，不做深入的探讨。后文以Kaggle的气象聚类分析为例，实操一下如何远程Jupyter notebook使用Python的库来计算和绘图。
最近有不少读者私信我，这不刚开始学习Python就开始遇到难题了，对于Python IDE都比较纠结，希望找到一些适合自己的、Python开发工具。本篇给大家分享几款Python开发工具，供正在纠结用哪种开发工具的小伙伴们参考~
对于部署在Linux系统上的Jupyter，也许当你最初渲染Gym附带的Artri视频小游戏时，你或多或少也遇到或下面问题
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
链接: https://adamj.eu/tech/2020/03/10/django-check-constraints-sum-percentage-fields/
大家好，今天为大家分享 Python编程的终极十大工具，全文总共大约2000字，阅读5分钟，enjoy～～
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
python可视化神器——pyecharts库导读： 根据与大佬的询问，故而开启《python pyecharts》这个系列 📷 pyecharts是什么？ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？ … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析，挖掘，直接下载Anaconda安装后，就可以启动jupyter notebook，写代码也感觉比较方便，尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候，PyCharm优势就非常明显了
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
web应用程序测试工具（录制、编写、运行、测试并行处理） api 编辑 并行测试
2.安装一个dll的第三方库，叫做intel-openmp，看到这名字我上去就是一个大写的“漏”，因为根绝我的第三感，不用安装，而且这个方法的提供者说也失败了，所以Tom可信指数：3颗星
PyCharm 由著名软件开发公司 JetBrains 开发。在涉及人工智能和机器学习时，它被认为是最好的 Python IDE。最重要的是，Pycharm 合并了多个库（如 Matplotlib 和 Numpy），帮助开发者探索更多可用选项。
最近沉迷于github，无法自拔，看到各种各样新奇又实用的第三方库。网络上有很多python库的排名、汇总，但总觉得不够具体生动。
你不需要任何数学知识就可以跟着我。只要高中数学和一点python编程经验就足够了！我会带你走过每一步，制作和训练你的第一个模型。
最近一两年一直在使用 Python，使用体验从最开始的惊喜有趣，到后面的简简单单，一路走来收获颇多。现如今仍旧保持好奇心，遇到自己觉得新鲜的就去思考它是如何实现的，这种好奇心驱使着我不断求知，嗯，程序员的生活就是这么朴实无华，平淡无奇。
文章，教程和讲座 MicroPython 为我的房屋供暖 链接: https://www.youtube.com/watch?v=P5nOGKVLIYo 2018年，我从美国搬到爱尔兰，虽然我租的房子
前段时间写了很多关于plotly_express库的内容，从基本的一行代码出各种图，到每个类型图的绘制，再到图形的绘制技巧，内容还是非常的丰富，plotly_express可以说是自己目前见过最棒的库，主要是体现在3点：
以前写了一篇pm2快速部署Django项目, 遗留了一个问题, 网站虽然可以稳定访问了, 但Django程序依然是调试模式, 如果故意访问错误的url, Django的报错页面就会将后端的路由暴露出来
今天给大家带来一批宝贝，大家可以在深夜里独自把玩，也可以在广场上一边遛狗一边和盆友们品鉴。
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
近日，微软正式发布适用于 Visual Studio Code 的 Python 扩展 2022 年 4 月版本。VS Code 团队表示正在将 Python 扩展中的工具进行分拆，作为单独的扩展提供，主要目的是为了提高工具的性能与稳定性。
How to Run Your Python Scripts – Real Python
推荐使用npm安装pm2(安装nodejs之后, npm就自动安装好了) nodejs安装包下载地址
小编最近也是忙头晕啦，给大家整理了一些python学习的资源，希望能给大家的自学贡献微薄之力；本文为不同阶段的Python学习者从不同角度量身定制了49个学习资源。
>>> import urllib >>> import urllib.request
ImHex 是一个用于逆向工程师、程序员和在凌晨 3 点时还关心视网膜的人们的十六进制编辑器。该项目具有以下主要功能：
--help: --insecure Allows serving static files even if DEBUG is False.
说明：runserver是一个纯python编写的轻量级服务器，仅在开发阶段使用，后期部署上线会使用wsgi方式启动工程
第一季要开始啦，先来了解下这一季都有哪些可以回顾和用得上的小技能。从python到python web，其实还有更多选择，比如爬虫、大数据分析、人工智能、语音识别...这些都需要有python语言基础。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 VSCode是一款非常好用的编辑器（或者IDE），具有很好的可扩展性，功能比较强大，占用的系统资源也适中，启动速度较快，而且支持全平台，比较适合作为Python开发用的IDE。
今天给大家分享一下，不同阶段的Python学习者从不同角度量身定制了50个学习资源，建议收藏！
在创建Django项目之前，有个叫虚拟环境的东西需要交待一下。我们在此处使用virtualenv来创建虚拟环境，这是Python的一个工具。下载virtualenv非常简单，使用如下命令：
3. Basic Data Types in Python – Real Python
今天给大家带来一批宝贝，大家可以在深夜里独自把玩，也可以在广场上一边遛狗一边和盆友们品鉴。 学习资料 1、入门阶段 The Python Tutorial（https://docs.python.or
解决Python虚拟环境下不能使用sudo提升权限问题 问题描述 在虚拟环境下，执行某些命令需要有sudo提升权限，会导致该条命令退出虚拟环境: 如启动django 服务，需要监听80端口: $: python manage.py runserver 80 Performing system checks... System check identified no issues (0 silenced). March 15, 2018 - 07:43:40 Django version 2.0.3,
我们要选择一个目录来初始化设置，这个目录会自动生成django 项目实例需要的设置项集合。
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